SEMINAR STROMVERSORGUNG

Workshops zu Batteriemanagementsystemen

Lebensdauer und bestmögliche Performance von Batterien und Batteriesystemen sowie deren funktionale Sicherheit sind die Themen, die Rutronik ab Mai 2018 an verschiedenen Standorten in Seminaren und Workshops behandelt.


Veranstaltungs Datum: 16.05.2018
Ort: Hannover

Li-Ionen-Batterien erfordern für einen sicheren Betrieb in den unterschiedlichen Anwendungen eine stringente Überwachung aller relevanten Parameter bei allen Betriebsbedingungen. Das gilt sowohl für den Lade- als auch für den Entladezyklus. Die Hersteller schreiben hier enge Parametergrenzen fest, die nicht über- oder unterschritten werden dürfen, um die geforderte funktionale Sicherheit des Gesamtsystems gewährleisten zu können. Entsprechend muss das Batteriemanagement an diesen Parametern ausgerichtet werden.

 

Die Rutronik-Workshops befassen sich thematisch gegliedert mit unterschiedlichen Aspekten des Batteriemanagements. Schwerpunkte der Sessions sind das thermische Management des Batteriepacks, Zellparameter und davon abgeleitet die Batteriemanagement-Softwareanforderungen zur Ãœberwachung, Stromverteilung in parallel geschalteten Zellen, hybride Energiesysteme aus Li-Ionen-Batterien und Super-Kondensatoren, Alterungsdiagnose von Li-Ionen-Batterien und die darauf abgestimmte Auswahl an Halbleitern, passiven und elektromechanischen Bauelementen.

 

Die Workshops sind nach Sessions untergliedert, die sich mit einzelnen Schwerpunkten befassen:

  • Li-Ionen Batterietechnologie Parameter vs. BMS Software Parameter zur Ãœberwachung und Zellen-Balancing
  • Thermisches Management von zylindrischen LIB – wie verbessert man die funktionale Sicherheit des Batteriepacks?
  • Stromverteilung in parallel geschalteten Zellen – warum ist die Selektion/Binning von Zellen so wichtig?
  • Hybrides Energie-Managementsystem mit LIB und Superkondensatoren basierend auf Digital Power Management
  • Erweiterte Batterieüberwachung, Analyse und Diagnostik basierend auf Elektroimpedanzspektroskopie (EIS)
  • Robuste und universelle Modellierungsalgorithmen zur Batterieanalyse in Embedded BMS – Machine Learning und KI in Embedded MCUs

 


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